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申请/专利权人：深圳市华傲数据技术有限公司

摘要：本申请提供了一种面向机器学习建模的时序数据处理方法、设备及介质，该方法包括：在预设时间段内，获取具有时序性的样本数据集；对样本数据集中任一样本数据列表进行预处理，获得中间数据集；基于中间数据集中的中间数据和噪声相关值，确定出噪声数据列表；最后根据噪声数据列表确定出机器学习模型训练需要的其他数据列表，使原一个维度对应一个数据列表扩展为一个维度对应多个数据列表，有利于提高机器学习模型训练的准确性。

主权项：1.一种面向机器学习建模的时序数据处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S100，在预设时间段内，获取样本数据集A=（A1，A2，……，An），Ai是指第i个特征维度对应的样本数据列表，i=1……n，n为特征维度数量，并从样本数据集A中获取任一样本数据列表Ai=（Ai1，Ai2，……，Aim），Aij是指第i个特征维度的第j个时间节点对应的数据，j=1……m，m为时间节点数量；S200，对Ai进行预处理，获取中间数据集B=（B1，B2，……，Bk），Br是指第r个优先级对应的中间数据列表，r=1……k，k为优先级数量，其中，Br对应的优先级大于Br+1对应的优先级；S300，遍历B，构建成噪声数据集S=（S1，S2，……，Sk），其中Sr是指第r个噪声数据列表，Sr=B1+B2+……Br，r=1……k；S400，遍历S，获取每一个噪声数据列表Sr对应的噪声相关值Fr且根据Fr构建成相关值列表F=（F1，F2，……，Fk），从F中获取最小噪声相关值，以将最小噪声相关值对应的Sr作为目标噪声数据列表Ti；S500，根据所述目标噪声数据列表Ti，生成Ti对应的第一数据列表、Ti对应的第二数据列表和Ti对应的第三数据列表，并根据Ti、Ti对应的第一数据列表、Ti对应的第二数据列表和Ti对应的第三数据列表，构建成Ai对应的目标数据列表；S600，重复执行S100-S500步骤，获取A中除Ai之外的其他样本数据列表对应的目标数据列表；其中，在S100-S600步骤中为获取10000条记录，每一条记录包括单体电压、单体电流、单体温度、电池包总电压、电池包总电流和电池包温度差共6个特征即特征维度为6；当对单体的当前能量状态进行预测时，获取原始特征数据为10000×6的矩阵即样本数据集；获取标签数据为10000×1的矩阵集即目标权重列表；S700，将n个目标数据列表按照A的特征维度顺序进行合并，构建成最终数据集。

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百度查询： 深圳市华傲数据技术有限公司 一种面向机器学习建模的时序数据处理方法、设备及介质